关于Garch（1，1）模型的讨论

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最近在用garch（1，1）对金融序列作分析，用matlab估计了参数，但是发现，如果调整Garch（1）项的系数更大些的话，曲线似乎拟合的更好，难道matlab估计的参数还不是最优的值吗？

[此贴子已经被作者于2008-7-22 13:33:31编辑过]

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关键词：GARCH ARCH RCH ARC MATLAB GARCH 讨论 模型

各位高手，给点想法呗

更好？什么更好？看起来更好还是残差更小？还是别的什么标准？

MATLAB用的是何种估计方法？

在均方意义下，无偏估计类里，ML估计自然没有OLS好，也就是说倘若MATLAB用ML或是近似ML就扔有改进的余地。

但倘若出了无偏估计类，在均方意义下，OLS也不一定是最优的了。

楼主，您调大Garch(1)项的系数是手工的吧，有可能由此得到的估计已经不是无偏的了。

再说了，MATLAB采用的一般是迭代算法，和“最优”总有些差距，只是看差不多了就停止迭代了。楼主您得到的更好的估计究竟比MATLAB好多少，和原先的到底有多大差距？

总而言之，情况纷繁复杂，您最好看看它的帮助，或是具体地给出细节。

多谢sheepmiemie的指点，下面是我的情况：

首先matlab使用的是最大似然估计，过程是迭代，而我调整系数也的确是手工的，我想给邻近一天的方差更高的权重。

我没有用残差来判别，我以其估算的结果来计算VaR值，再和历史结果进行比较，发现效果并不是很理想。

我觉得是不是我对Garch的期望太高了，也许garch本身估算方差的能力也是有限的？

Kalman Filter and Baysian Theory are better than Garch in forecasting.

这个观点有多新阿，能不能简单介绍一下呢。

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